Q Giá trị thị trường của tài sản/giá trị sổ sách của tài sản.
3.2. Phương pháp định lượng:
Dữ liệu bảng cịn có những cách gọi khác, như dữ liệu kết hợp (kết hợp các quan sát theo chuỗi thời gian và theo không gian), kết hợp các dữ liệu theo chuỗi thời gian và không gian, dữ liệu vi bảng, dữ liệu theo chiều dọc (nghiên cứu theo thời gian đối với một biến hay một nhóm đối tượng), phân tích lịch sử biến cố (ví dụ, nghiên cứu sự biến thiên theo thời gian của các đối tượng thông qua các trạng thái hay các điều kiện nối tiếp), phân tích nhóm (ví dụ, theo dõi diễn tiến sự nghiệp của 1.645 sinh viên tốt nghiệp của một trường kinh doanh). Cho dù có nhiều biến thể tinh tế, tất cả các tên gọi này về thực chất đều tiêu biểu cho sự biến thiên theo thời gian của các
đơn vị chéo theo không gian. Do đó, tơi sử dụng thuật ngữ dữ liệu bảng theo ý nghĩa
tổng quát để bao gồm một hay nhiều thuật ngữ này và gọi các mơ hình hồi qui dựa
vào các dữ liệu này là mơ hình hồi qui dữ liệu bảng.
Các ưu điểm của dữ liệu bảng so với dữ liệu theo chuỗi thời gian và khơng gian là:
1. Vì dữ liệu bảng liên quan đến các cá nhân, doanh nghiệp, đất nước… theo thời gian, nên nhất định phải có tính dị biệt (khơng đồng nhất) trong các đơn vị này. 2. Thông qua kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không gian, dữ liệu bảng cung cấp ‘những dữ liệu có nhiều thơng tin hơn, đa dạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn.’
3. Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi. Tình trạng thất nghiệp, luân
chuyển cơng việc, và tính lưu chuyển lao động sẽ được nghiên cứu tốt hơn với dữ liệu bảng.
4. Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng mà không thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo khơng gian thuần túy. Ví dụ, ảnh hưởng của luật tiền lương tối thiểu đối với việc làm và thu nhập có thể được nghiên cứu tốt hơn nếu chúng ta xem xét các đợt gia tăng tiền lương tối thiểu liên tiếp nhau trong mức lương tối thiểu.
5. Dữ liệu bảng giúp ta nghiên cứu những mơ hình hành vi phức tạp hơn. Ví dụ, các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo qui mơ và thay đổi kỹ thuật có thể được xem xét thơng qua dữ liệu bảng tốt hơn so với dữ liệu theo chuỗi thời gian thuần túy hay theo không gian thuần túy.
6. Bằng cách thu thập những số liệu có sẵn cho vài nghìn đơn vị, dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa sự thiên lệch có thể xảy ra nếu tổng hợp các cá nhân hay các doanh nghiệp thành số liệu tổng.
Nói tóm lại, dữ liệu bảng có thể làm phong phú các phân tích thực nghiệm theo những cách thức mà khơng chắc có thể đạt được nếu chỉ sử dụng các dữ liệu theo chuỗi thời gian hay khơng gian thuần túy.
Điều này khơng có nghĩa rằng khơng có vấn đề gì với việc lập mơ hình dữ liệu bảng. Cho dù ngày càng được ưa chuộng trong nghiên cứu ứng dụng, và cho dù ngày càng sẵn có những dữ liệu này, hồi qui dữ liệu bảng khơng chắc phù hợp trong mọi tình huống. Ta phải vận dụng sự đánh giá thực tiễn trong từng trường hợp.